静止画アセットには画像API
最終アセットが1フレームで、解像度、参照画像数、品質が主な制御項目の場合は画像モデルを使います。商品画像、キャンペーンアート、コンセプト検討、画像変換に適し、動画処理パイプラインを追加する必要がありません。
Imyaの生成AI APIを、画像・動画生成、タスク取得、リアルタイムのクレジット課金、生成アセットを扱うAPIレイヤーとして利用できます。GPT Image 2、Seedream 5.0 Pro、Hailuo 2.3、Seedance 2.0は、APIベータのエンドポイントとして実装仕様を掲載しています。
各モデルページで、利用可能なエンドポイント、公開パラメーター、リアルタイムの課金レスポンス、タスクのライフサイクルを確認できます。
テキスト生成と参照画像を使った生成に対応。解像度別のクレジット計算とタスク取得を利用できます。
Seedream APIで5.0 Proを利用し、テキスト生成と最大10枚の参照画像に対応。アスペクト比、品質、出力形式を指定できます。
テキストから動画、画像から動画を生成でき、低遅延のFast版も利用できます。
テキスト・画像から動画を生成し、長さ、解像度、アスペクト比、音声を指定できます。
設定画面でAPIキーを作成します。
モデルとプロンプトを指定して生成リクエストを送信します。
成功または失敗になるまでタスクエンドポイントを取得します。
返された画像または動画のURLをアプリに保存します。
生成AI API導入ガイド
最初に、製品が返すべきメディアが画像か動画かを決め、次に実際のワークフローに必要な制御を選びます。画像APIは受理されたタスクごとに1枚の静止画を返し、動画APIはテキストまたは開始画像から動く結果を生成します。この選択を明確にすると、リクエスト検証、料金表示、キュー、結果処理を設計しやすくなります。4つのImyaモデルページは同じ認証と非同期タスク方式を使うため、共通基盤を再利用しながら、モデルごとの型を厳密に保てます。
最終アセットが1フレームで、解像度、参照画像数、品質が主な制御項目の場合は画像モデルを使います。商品画像、キャンペーンアート、コンセプト検討、画像変換に適し、動画処理パイプラインを追加する必要がありません。
出力が動く必要がある場合は動画モデルを使います。プロンプトか入力画像のどちらから開始するかを決め、送信前に長さと解像度を検証します。動画タスクは同時実行上限が別のため、画像処理と分けてキューを設計してください。
モデル固有のリクエストフィールドは各リファレンスを正とし、正確な課金はそのリクエストで返る credits_reserved を使います。
プロンプトからの画像生成、または最大16枚の参照画像が必要なワークフローにはGPT Image 2を選びます。1K、2K、4Kの出力解像度を指定できます。受理されたタスクは1枚の生成画像を返すため、複数の参照画像を使っても結果処理は一貫します。
GPT Image 2 APIリファレンスを読む最大10枚の参照画像を使ったプロンプトベースの画像生成にはSeedream 5.0 Proを選びます。公開リクエストではbasicとhighの品質を指定できます。1タスクの出力は1画像なので、参照画像は出力数ではなく入力として扱います。
Seedream API（5.0 Pro）リファレンスを読むテキストから動画、または画像から動画を6秒か10秒で生成する場合はHailuo 2.3を選びます。公開APIはStandardとFastを提供します。非同期タスクを作成する前に、モード、長さ、必要な入力画像を検証してください。
Hailuo 2.3 APIリファレンスを読むテキストから動画、または画像から動画を480p、720p、1080pで生成するにはSeedance 2.0を選びます。長さは4から15秒の整数です。未対応の組み合わせがジョブキューに入らないよう、両方をサーバーで検証します。
Seedance 2.0 APIリファレンスを読むすべての公開モデルルートはサーバー間で使います。APIキーをブラウザーコードから分離し、タスク作成、ポーリング、課金記録、ユーザー向け状態をバックエンドに集約してください。
Imya APIキーをBearerトークンとして送信します。各論理生成POSTに一意のIdempotency-Keyを追加します。ネットワーク再試行で同じキーと本文を送ると、APIは新たなタスクを作成せず、二重課金せずに元のタスクを返します。
新規タスクが受理されると、credits_reservedの正確なクレジットがアトミックに差し引かれます。その値を表示または記録し、クライアントで料金ルールを再実装しないでください。プラン変更やモデル別料金と実課金が一致します。
返された id を社内ジョブレコードと共に永続化します。GET /v1/tasks/{id} は 5 秒以上の間隔で、status が succeeded または failed になるまで取得します。短い間隔のリクエストも API キーのレート制限に数えられますが、上流の状態は更新されません。公開 status は pending、processing、succeeded、failed の 4 種類だけです。現在の導入方法はポーリングであり、Webhook、SDK、バッチ送信には対応していません。
公開エラーはサニタイズ済みです。インフラ詳細を推測せず、安全なコードとメッセージを表示します。30分後も未完了のタスクは失敗になります。返金対象でも status は failed のままで、決済中は error.code が refund_pending、その後 credits_refunded が元の有効期限を変えない 1 回限りの返金を確認します。
実際の顧客トラフィックをモデルルートに送る前に、次を完了してください。
これらの回答は4つのモデルリファレンスに共通する判断を対象とします。
最初のユーザーフローが必要とするメディアを生成するルートから導入します。静止画では参照数、解像度、品質を、動画ではテキストまたは画像からの生成、長さ、解像度、モードを比較します。最初のライフサイクルが安定してから次のモデルを追加してください。
はい。論理生成ごとに1つのIdempotency-Keyを作成し、接続失敗やタイムアウト後に同じ本文と共に再利用します。元のタスクが二重課金なしで返ります。本文を変更する場合は、新しいキーを使う新規リクエストです。
サーバーがリアルタイム価格を計算し、新規タスク受理時にアトミックに差し引きます。正確な量は credits_reserved で返ります。30 分の期限を含む返金対象タスクが失敗すると、決済中の error.code は refund_pending になる場合があります。credits_refunded が 1 回限りの返金を確認し、元の有効期限は変わりません。
保存済み画像は無料アカウントで7日間、有効な有料またはLifetimeアカウントで最長30日間取得できます。製品が保持すべきアセットは期間内にダウンロードまたはコピーします。削除後は応答の status が failed、error.code が media_deleted になるため、UIで期限切れを説明できます。
最初のユースケースに近いモデルのリファレンスを開き、検証済みのリクエスト形式を使って、作成、ポーリング、結果取得を完成させてから別のモデルを追加します。